AGV路径规划与避障算法的研究

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所属分类:AGV设计资料
摘要

自动导引小车亦简称为AGV(Automatic Guided Vehicle),是一种典型的轮式机器人,其集成了机械电子、自动控制、图像处理以及计算机通信等多个学科技术,具有自动化程度高、运行安全可靠、应用灵活等特点,使其在物流仓储、柔性制造、智能巡检等方面有着极其广泛的运用。路径规划与动态避障问题作为AGV系统应用中的核心问题,研究AGV的路径规划与动态避障算法有着重要的理论和实践意义。本文主要是在AGV系统的路径规划和动态避障算法的研究基础上,对一些传统的路径规划算法和避障策略作出相应改进,进而提高AGV的运行效率以及其可靠性,并设计AGV系统软件验证改进算法实用性。主要研究内容如下:1、简要介绍AGV环境地图建模方法。研究了拓扑地图下Floyd算法与A*算法的AGV路径规划问题,将其应用于实际AGV路径规划中。研究了基于蚁群算法的AGV路径规划问题。针对传统的的蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,提出用基于A*算法的启发函数,限定信息素的强度以及采用回退机制等措施改进传统的蚁群算法,并用Matlab仿真验证改进蚁群算法的有效性、快速性。2、在研究AGV动态避障问题的基础上,本文提出一种基于改进蚁群与A*双层规划算法,用以解决AGV动态避障问题。首先采用改进蚁群算法进行AGV的全局路径规划。然后在AGV的局部滚动预测规划中,采用相应的避碰策略选择局部最优子目标点,并用改进的A*算法进行局部路径规划。最后利用Matlab仿真验证基于改进蚁群与A*双层规划算法在AGV动态避障上有效性以及实时性。3、从AGV地面站以及AGV车载控制系统两方面,简要介绍AGV的系统组成。采用软件设计中面向对象以及模块化等编程方法,在LabWidows/CVI平台下用C/C++语言下实现AGV地面站软件以及AGV车载控制系统软件功能。将AGV系统软硬件进行联调,测试AGV地面站软件以及AGV车载控制系统软件的总体功能,并验证改进的路径规划算法的有效性以及实用性。

目 录

AGV路径规划与避障算法的研究

第一章 绪论

1.1 课题研究背景与意义
1.2 国内外研究现状与发展趋势
1.2.1 AGV 国外研究现状
1.2.2 AGV 国内研究现状
1.3 AGV 系统关键技术
1.3.1 路径规划技术 5
1.3.2 动态避障技术
1.4 本文章节安排

第二章 基于 A*启发蚁群算法的 AGV 全局路径规划

2.1 环境地图模型
2.1.1 栅格图法
2.1.2 可视图法
2.1.3 拓扑图法
2.2 AGV 路径规划算法
2.2.1 Floyd 算法
2.2.2 A*算法
2.2.3 蚁群算法
2.3 仿真实验及结果分析
2.4 本章小结

第三章 基于改进蚁群和 A*双层规划算法的 AGV 动态避障

3.1 环境模型建立
3.2 局部滚动预测避碰规划
3.2.1 局部碰撞预测
3.2.2 局部避碰策略
3.2.3 局部预测避碰规划算法
3.3 双层规划 AGV 动态避障算法
3.3.1 双层规划算法
3.3.2 算法流程
3.4 仿真实验与结果分析
3.5 本章小结

第四章 AGV 系统软件设计与实现

4.1 AGV 系统组成
4.1.1 AGV 地面站组成
4.1.2 AGV 车载控制系统组成
4.2 AGV 地面站软件设计
4.2.1 功能需求分析
4.2.2 数据结构设计
4.2.3 软件结构设计
4.2.4 运行流程分析
4.3 AGV 车载控制系统软件设计
4.3.1 功能需求分析
4.3.2 数据结构设计
4.3.3 软件结构设计
4.3.4 运行流程分析
4.4 系统调试与实验
4.5 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 总结
5.2 展望
致 谢

参考文献

攻读硕士学位期间取得的研究成果

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